package com.kk.datastructure.graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;

/*
 * @Description: 图（构建，深度，广度优先遍历）
 * 深度优先搜索，顾名思义就是捅到底，所以需要递归
 * 广度优先搜索，按层级遍历
 * @Author:         Jk_kang
 * @CreateDate:     2021/1/31 22:22
 * @Param:
 * @Return:
 **/
public class Graph {

    public static void main(String[] args) {
        // 测试图的构建
        // String vertexs[] = {"A", "B", "C", "D", "E"};
        String vertexs[] = {"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"};

        // 节点的个数
        int n = vertexs.length;

        //创建图对象
        Graph graph = new Graph (n);
        //循环的添加顶点
        for (String vertex : vertexs) {
            graph.insertVertex (vertex);
        }

        //添加边
        //A-B A-C B-C B-D B-E
//        graph.insertEdge (0, 1, 1); // A-B
//        graph.insertEdge (0, 2, 1); // A-C
//        graph.insertEdge (1, 2, 1); // B-C
//        graph.insertEdge (1, 3, 1); // B-D
//        graph.insertEdge (1, 4, 1); // B-E
        graph.insertEdge (0, 1, 1);
        graph.insertEdge (0, 2, 1);
        graph.insertEdge (1, 3, 1);
        graph.insertEdge (1, 4, 1);
        graph.insertEdge (3, 7, 1);
        graph.insertEdge (4, 7, 1);
        graph.insertEdge (2, 5, 1);
        graph.insertEdge (2, 6, 1);
        graph.insertEdge (5, 6, 1);


        //显示邻结矩阵
        graph.showGraph ( );

        //测试一把，我们的dfs遍历是否ok
        System.out.println ("深度遍历");
        // A->B->C->D->E
        // [1->2->4->8->5->3->6->7]
        graph.dfs ( );
        System.out.println ( );
        System.out.println ("---------------------美丽的分割线--------------------------");
        System.out.println ("广度优先!");
        // A->B->C->D-E
        // [1->2->3->4->5->6->7->8]
        graph.bfs ( );

    }

    private ArrayList<String> vertexList;// 存储顶点的集合
    private int[][] edges;               // 存储图对应的邻接矩阵
    private int numOfEdges;              // 表示边的数量
    private boolean[] isVisited;         // 记录某个节点是否被访问

    // 构造器
    public Graph(int n) {
        // 初始化顶点集合 以及 矩阵
        vertexList = new ArrayList<> (n);
        edges = new int[n][n];
        numOfEdges = 0;
    }

    //----------------------------------------DFS和BFS需要用到的公共方法----------------------------

    /**
     * 得到第一个邻接节点的下标 w
     *
     * @param index 需要查找第一个邻接节点的节点
     * @return 若是存在则返回，否则返回 -1
     */
    public int getFirstNeighbor(int index) {
        for (int j = 0; j < vertexList.size ( ); j++) {
            if (edges[index][j] > 0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

    // 根据前一个邻接结点的下标来获取下一个邻接结点
    public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
        for (int j = v2 + 1; j < vertexList.size ( ); j++) {
            if (edges[v1][j] > 0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

    //----------------------------------------DFS和BFS需要用到的公共方法----------------------------

    // 深度优先遍历算法
    // 第一次是 下标0开始
    private void dfs(boolean[] isVisited, int i) {
        // 首先访问该节点，并输出
        System.out.print (getValueByIndex (i) + "->");
        // 当节点设置为已经访问
        isVisited[i] = true;
        // 查找节点i 的第一个邻接节点w
        int w = getFirstNeighbor (i);
        while (w != -1) {// 说明这个节点存在
            if (!isVisited[w]) {// 如果没有被访问过
                dfs (isVisited, w);// 递归
            }
            // 如果w结点已经被访问过，下一个邻接节点继续
            w = getNextNeighbor (i, w);// 可以理解为，链表中的指向下一个
        }
    }

    // 重载 dfs,遍历所有节点
    public void dfs() {
        // 初始化
        isVisited = new boolean[vertexList.size ( )];
        // 遍历所有节点，进行dfs【回溯】
        for (int i = 0; i < getNumOfVertex ( ); i++) {
            if (!isVisited[i]) {// 如果没有被访问过
                dfs (isVisited, i);
            }
        }
    }

    // 对一个节点进行广度优先搜索算法
    private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
        int u;// 表示队列的头结点对应的下标
        int w;// 邻接节点 w
        // 队列，记录节点访问的顺序
        LinkedList<Integer> query = new LinkedList ( );
        // 访问节点，并输出
        System.out.print (getValueByIndex (i) + "->");
        // 标记为已访问
        isVisited[i] = true;
        // 加入队列
        // 链表【这里充当队列使用】api解释：First和Last是数据存放的顺序，first是先进后出，Last是后进先出
        query.addLast (i);

        while (!query.isEmpty ( )) {
            // 取出队列的头结点下标
            u = query.removeFirst ( );
            // 得到第一个邻接节点的下标 w
            w = getFirstNeighbor (u);
            while (w != -1) {// 若是找到，存在
                if (!isVisited[w]) {// 未访问过
                    System.out.print (getValueByIndex (w) + "->");
                    // 标记为已访
                    isVisited[w] = true;
                    // 入队，先进后出
                    query.addLast (w);
                }
                // 以 u为前驱点(同一行，看二位数组)，找到 w 后面的下一个邻接节点
                // 类似后移操作
                w = getNextNeighbor (u, w);// 体现出广度优先搜索
            }
        }
    }

    // 重载 bfs，方便使用
    public void bfs() {
        // 初始化：没什么每次遍历初始化？，因为这样才可以同时使用 dfs
        isVisited = new boolean[vertexList.size ( )];
        for (int i = 0; i < getNumOfVertex ( ); i++) {
            if (!isVisited[i]) {// 未被访问过
                bfs (isVisited, i);
            }
        }
    }

    //----------------------------------------构建图基本方法----------------------------

    // F1：返回节点（顶点）的个数
    public int getNumOfVertex() {
        return vertexList.size ( );
    }

    // F2：显示图对应的矩阵
    public void showGraph() {
        for (int[] link : edges) {
            System.out.println (Arrays.toString (link));
        }
    }

    // F3：得到边的数目
    public int getNumOfEdges() {
        return numOfEdges;
    }

    // F3：返回节点 i(下标)对应的数据
    // eg：0->"A" 1->"B" 2->"C"
    public String getValueByIndex(int i) {
        return vertexList.get (i);
    }

    // F4：返回 v1 和 v2 坐标对应的权值
    public int getWeight(int v1, int v2) {
        return edges[v1][v2];
    }

    // F5：插入节点(顶点）
    public void insertVertex(String vertex) {
        vertexList.add (vertex);
    }

    /**
     * F6：添加边（给予两个几点权值【或者是给予两个节点连接关系】）
     *
     * @param v1     表示横向第几个顶点(需要连接关系的第一个节点)
     * @param v2     表示纵向第几个顶点(需要连接关系的第二个节点)
     * @param weight 权值 1：表示有连接，0表示无连接
     */
    public void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
        edges[v1][v2] = weight;
        edges[v2][v1] = weight;
        numOfEdges++;
    }
    //----------------------------------------构建图基本方法----------------------------
}
